Corner detection(角点检测)是计算机视觉与图像处理中的一种方法,用来在图像中自动找到“角点/拐角”等局部特征显著的位置(通常是亮度在两个方向上都变化明显的点),常用于特征匹配、目标识别、跟踪与三维重建等任务。
/ˈkɔːrnər dɪˈtɛkʃən/
Corner detection helps the robot find stable points in a room.
角点检测帮助机器人在房间里找到稳定的特征点。
In low-light images, corner detection may produce noisy keypoints unless the algorithm includes smoothing and a good thresholding strategy.
在低光照图像中,如果算法没有平滑处理并设置合适的阈值策略,角点检测可能会产生很多噪声关键点。
corner 源自拉丁语 cornu(“角、角状物”)并经由古法语进入英语,表示“拐角/角落”;detection 来自拉丁语 detegere(“揭露、发现”),经法语演变为英语,表示“检测/探测”。组合起来,字面意思是“对角点的发现/检测”。